HBase的概念和性能选项

在本文中的HBase术语:
基于列:column-oriented
行:row
列组:column families
列:column
单元:cell

 

理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么？首先HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式.

Google's BigTable论文 清楚地解释了什么是BigTable：
Bigtable是一个疏松的分布式的持久的多维排序的map,这个map被行键,列键,和时间戳索引.每一个值都是连续的byte数组.(A Bigtable is a sparse, distributed, persistent multidimensional sorted map. The map is indexed by a row key, column key, and a timestamp; each value in the map is an uninterpreted array of bytes.)

Hadoop wiki的HBase架构 页面提到：
HBase使用和Bigtable非常相同的数据模型.用户存储数据行在一个表里.一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列.表是疏松的存储的,因此 用户可以给行定义各种不同的列.(HBase uses a data model very similar to that of Bigtable. Users store data rows in labelled tables. A data row has a sortable key and an arbitrary number of columns. The table is stored sparsely, so that rows in the same table can have crazily-varying columns, if the user likes.)

 

实质上,HBase和BigTable是个map.相同于数组(PHP),词典(Pyhton),Hash(Ruby)或者Object (Javascript)中的表现形式.所以每一行是一个map,这个map中还可以有多个map(基于列组).获取一个数据就像你从map中获取数据一 样.给定一个行名(即从这个map中获取数据),然后给定一个key(列组名+限定词)来取得数据.

HBase 和BigTable都是在分布式文件系统上构建的,所以基础的文件存储能够散布在分布式文件系统的机器上.
HBase使用Hadoop's Distributed File System(HDFS) 或 Amazon's Simple Storage Service(S3),Kosmos Distributed File System(KFS), 与此一样BigTable使用Google File System(GFS).数据被复制到多个节点就像数据被存储在一个RAID系统上.

不像大多数的map应用,在HBase和BigTable中,key/value 是非常严格地按字母次序排列的.那就是意味着键值为"aaaaa"的行下一个行的键值为"aaaab",但是和键值为"zzzzz"的行离的很远.因为这 些系统都是非常庞大和分布式的, 这些特性是非常重要的. 空间接近的列保证当你确定要浏览表时, 你感兴趣的行将会靠近这行.当你选择行的键值时,这是非常重要的事情.例子：考虑你表中的列是域名.最好是倒过来的(因此 "com.jimbojw.www"比"www.jimbojw.com"更好) ,因为你的子域名将会靠近你的主域名.注意在HBase中排序仅仅是kay排序,value是不排序的.

在下面的JSON数据中,我们看到整个数据结构是一个map,并且map中每一个key对应一个包含 "A"和"B"的map.假设整个下面数据是一个table,那么它有"1"."aaaaa","aaaab","xyz","zzzzz"这几个行,每 一个行有一个"A"和"B"的map.在HBase的术语中, 称"A"和"B"为列组.

{
  "1" : {
    "A" : "x",
    "B" : "z"
  },
  "aaaaa" : {
    "A" : "y",
    "B" : "w"
  },
  "aaaab" : {
    "A" : "world",
    "B" : "ocean"
  },
  "xyz" : {
    "A" : "hello",
    "B" : "there"
  },
  "zzzzz" : {
    "A" : "woot",
    "B" : "1337"
  }
}

在HBase中一个列组通过限定词或叫做标签使每一个列组能够包含许多的列.

{
  "aaaaa" : {
    "A" : {
      "foo" : "y",
      "bar" : "d"
    },
    "B" : {
      "" : "w"
    }
  },
  "aaaab" : {
    "A" : {
      "foo" : "world",
      "bar" : "domination"
    },
    "B" : {
      "" : "ocean"
    }
  },
  "zzzzz" : {
    "A" : {
      "catch_phrase" : "woot",
    }
    "B" : {
      "" : "1337"
    }
  }
}

在上面的例子中,在"aaaaa"的行中,列组"A"包含两个列:"foo"和"bar",列组"B"仅仅有一个限定词为空字符窜""的列.当我们 向HBase获取数据时,你必须提供完整的列名字"<列组>:<限定词>".因此上面的例子中行"aaaaa"和"aaaab" 都包含三个列:"A:foo", "A:bar"和"B:".尽管在行中列组是固定的,但是同一个列中限定词可以是不同的,就像行"zzzzz"中列组"A"中只有一个列 "catch_phrase".最后的维度是时间戳(timestamp).所有的在HBase中存储的数据都有一个用时间戳表示的版本或者你自己通过指 定时间戳来插入或获取数据.

{
  "aaaaa" : {
    "A" : {
       "foo" : {
        15 : "y",
        4 : "m"
      },
      "bar" : {
        15 : "d",
      }
    },
    "B" : {
      "" : {
        6 : "w"
        3 : "o"
        1 : "w"
      }
    }
  }
}

每一个列可以指定多少版本的数据被保存在每一个单元.在上面的例子中行"aaaaa"的列"A:foo"包含两个倒序时间戳排列的数据15和4,列 "B"包含由三个倒序时间戳排列的数据.一般的应用程序只是简单(不通过时间戳)的请求一个单元的数据.在这种条件下,HBase只是简单地返回最新的版 本,即时间戳最大的版本.要获取"A:foo"返回"y",要获取"B"返回"w".如果应用程序在一个行中请求时带上时间戳,HBase将会返回小于或 等于请求时间戳的数据.接着上面的例子如果程序请求"A:foo"带上时间戳10,返回"m",加上时间戳3,返回null.

每一个行可以多个列族,每一个列族可以包含无数个列,每一个列都可以有一个不同于其他列的时间戳.在通用数据库中当表创建时我们就已经定义了列,如果修改表结构的话会非常困难(比如:添加一列).在HBase中我们可以很轻松地添加一个列族或列.

HBase性能选项:

就像在关系数据库中一样这个列是使用CHAR,VARCHAR或者TEXT一样会影响数据存储和性能一样,HBase性能选项也同样影响着 HBase的性能.在HBase中所有的列在同一个列组中拥有同样的MAX_VERSIONS,MAX_LENGTH,COMPRESSION, IN_MEMORY和BLOOMFILTER特性.

HBase使用Hadoop的MapFile来存储数据和索引,MapFile调用SequenceFile写数据,SequenceFile 可以让你选择如何压缩数据.MapFile的索引文件是采用BLOCK压缩的.数据文件取决于你的设置,在HBase中默认是对列组中的数据不压缩的,但是有两个选项可以让这个列组中的数据压缩:BLOCK和RECORD.

Block压缩,假定你有单独的列包含大块的数据并且你只想保存一个版本的数据.在这种情况下,你可能让这个列组支持Block压缩.因为这种压缩选项为了取得更好的压缩比率压缩多列数据.

RECORD压缩,假定你拥有许多行包含数据,并且每一个列你想要保存多个版本.你可能让这个列组支持RECORD压缩,因为这种压缩会让每一个列的数据连续地在一起.

尽管压缩比率BLOCK压缩比RECORD压缩要更好一些,但是在理论上RECORD压缩的访问时间要更快,因为不需要解压key(HStoreKey)而只是解压value这部分数据.

如果这个列组支持布隆过滤器(BLOOMFILTER),那么在内存中有个索引来快速地判断要查找的列是否存在这个行中,减少磁盘IO操作.如果在这个列组你拥有大量的列,每一个列的数据包含的数据非常小，你可能需要在这个列组中应用布隆过滤器。HBase中Bloom Filter的使用 已经非常清楚地描述描述了布隆过滤器的用法和容错率算法.

IN_MEMORY特性选项,
如果这个列组装载数据到内存,我们将的到将会加快读写的优势.磁盘的读写和内存的读写当然没法相比.劣势是所有的数据装载在内存将会花费我们的内存,还会干预HDFS的备份,因为数据会比往常更少次数往磁盘的写入.

MAX_LENGTH and MAX_VERSIONS列组特性从总体性能来看是非常重要的,但是很少影响实际的功能.实际上上面这两个特性控制每一个单元保存多少版本的数据(默认是3)和每个单元中的版本能够保存多少字节的数据(默认是32位有符号整形).

 

本文基本上从下面网址翻译并加上我自己组织的一些段落,希望能够对大家有所帮助：

Understanding HBase and BigTable
Understanding HBase column-family performance options

 

原文地址：本人维护的站点http://www.hadoop.org.cn/hadoop/explain-hbase-with-performance-options/